NumPy, Matplotlib, Pandas & Seaborn – Véritable Python

By | août 20, 2019

Expert Python

Joe Tatusko

Dans ce cours, vous serez en mesure de créer des histogrammes Python de qualité production et prêts à être présentés, avec une gamme de choix et de fonctionnalités.

Si vous possédez des connaissances de base ou intermédiaires en Python et en statistiques, vous pouvez utiliser cet article comme guichet unique pour la création et le traçage d'histogrammes en Python à l'aide de bibliothèques issues de sa pile scientifique, notamment NumPy, Matplotlib, Pandas et Seaborn.

Un histogramme est un excellent outil pour évaluer rapidement une distribution de probabilité compréhensible intuitivement par presque tous les publics. Python offre une poignée d’options différentes pour la création et le traçage d’histogrammes. La plupart des gens connaissent un histogramme par sa représentation graphique, semblable à un graphique à barres:

Histogramme des temps de déplacement pour 1000 navetteurs

Ce cours vous guidera dans la création de parcelles comme celle ci-dessus ainsi que de plus complexes. Voici ce que vous allez couvrir:

  • Construction d'histogrammes en Python pur, sans utilisation de bibliothèques tierces
  • Construire des histogrammes avec NumPy pour résumer les données sous-jacentes
  • Traçage de l'histogramme résultant avec Matplotlib, Pandas et Seaborn

Histogramme Python: GraphPy, Matplotlib, Pandas & Seaborn

8 leçons 39m

Joe Tatusko "tailles =" 25vw

Joe est un ingénieur en fabrication devenu Pythonista qui s’intéresse particulièrement aux conflits de données et à la visualisation.

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